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Title:
Hablemos el lenguaje secreto de las bacterias para dectectar las enfermedades con antelación
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Description:
Las bacterias "hablan" entre sí, enviando información química para coordinar ataques. ¿Y si pudiéramos escuchar lo que están diciendo? La nanofísica Fatima AlZahra’a Alatraktchi inventó una herramienta para espiar las charlas de las bacterias y traducir sus comunicaciones secretas al lenguaje humano. Su trabajo podría allanar el camino para un dignóstico temprano de las enfermedades, incluso antes de enfermarnos.
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Speaker:
Fatima AlZahra’a Alatraktchi
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No las conocen.
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No las ven.
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Pero siempre andan por ahí,
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cuchicheando,
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elaborando planes secretos,
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creando ejércitos con
millones de soldados...
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Y cuando deciden atacar,
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atacan todas al mismo tiempo.
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Estoy hablando de las bacterias.
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¿De quién pensaban que hablaba?
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Las bacterias viven en comunidades
al igual que los humanos.
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Tienen familias,
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hablan,
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y planean sus actividades.
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Y al igual que los humanos,
hacen trampa, engañan
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e incluso algunas se engañan unas a otras.
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¿Y si les digo que podemos escuchar
las conversaciones de las bacterias
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y traducir su información
confidencial al lenguaje humano?
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¿Y que el traducir las conversaciones
de las bacterias puede salvar vidas?
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Tengo un doctorado en nanofísica
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y usé la nanotecnología para desarrollar
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una herramienta de traducción
en tiempo real
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que puede espiar a
las comunidades de bacterias
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y obtener grabaciones de lo que
las bacterias están haciendo.
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Las bacterias viven en todos lados.
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Están en la tierra, en los muebles
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y dentro de nuestros cuerpos.
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De hecho, el 90 % de todas las células
vivas en este escenario son bacterianas.
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Algunas bacterias son beneficiosas;
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nos ayudan a digerir la comida
o producen antibióticos.
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Y algunas bacterias son
malas para nosotros;
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causan enfermedades y muerte.
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Para coordinar todas sus funciones,
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las bacterias deben poder organizarse,
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y las hacen como los humanos:
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comunicándose.
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Pero en vez de usar palabras
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usan moléculas de señalización
para comunicarse entre sí.
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Cuando hay pocas bacterias,
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las moléculas de señalización
simplemente fluyen,
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como los gritos de un hombre
solo en el desierto.
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Pero cuando hay muchas bacterias,
las moléculas de señalización se acumulan,
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y las bacterias empiezan a percibir
que no están solas.
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Se escuchan unas a otras.
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De este modo, controlan cuántas son
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y cuándo son suficientes como
para iniciar una nueva acción.
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Y cuando las moléculas de señalización
han alcanzado un cierto umbral,
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todas las bacterias perciben
al unísono que deben realizar
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la misma acción.
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Así que las conversaciones bacterianas
constan de una iniciativa y una reacción,
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la producción de una molécula
y la respuesta a esta.
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En mi investigación me he concentrado
en espiar a comunidades bacterianas
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dentro del cuerpo humano.
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¿Cómo funciona?
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Tomamos una muestra de un paciente;
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puede ser de sangre o saliva.
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Disparamos electrones en la muestra,
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y los electrones interactúan con cualquier
molécula de comunicación presente;
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esta interacción nos dará información
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sobre la identidad de la bacteria,
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el tipo de comunicación
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y cuánto están hablando las bacterias.
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Pero ¿cómo es cuando
las bacterias se comunican?
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Antes de desarrollar
la herramienta de traducción
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mi primera hipótesis era que las
bacterias tenían un lenguaje primitivo,
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como niños pequeños que aún no
han desarrollado palabras ni oraciones.
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Cuando se ríen están felices,
cuando lloran están tristes.
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Tan simple como eso.
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Pero resultó que las bacterias no eran
tan primitivas como supuse que serían.
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Una molécula no es solo una molécula.
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Puede significar cosas distintas
dependiendo del contexto,
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al igual que el llanto de los bebés
significa cosas distintas:
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a veces el bebé tiene hambre,
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a veces está mojado,
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a veces está lastimado o tiene miedo.
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Los padres saben cómo
decodificar esos llantos.
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Y como herramienta de traducción real
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tenía que decodificar
las moléculas de señalización
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y traducirlas dependiendo del contexto.
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Y, ¿quién sabe?
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Quizá el traductor de Google
la adopte pronto.
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Traje algunos datos bacterianos que
quizá sean un poco difíciles de entender
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si no están entrenados,
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pero traten de observar.
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Esta es una familia bacteriana feliz
que ha infectado a un paciente.
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Llamémosla la familia Montesco.
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Comparten los recursos,
se reproducen y crecen.
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Un día reciben nuevos vecinos:
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la familia bacteriana Capuleto.
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Mientras trabajen juntas, todo va bien.
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Pero entonces ocurre algo inesperado.
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Romeo Montesco tiene una relación
con Julieta Capuleto.
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Y sí, comparten material genético.
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Esta transferencia de genes puede ser
peligrosa para los Montesco,
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que ambicionan ser la única familia
en el paciente que han infectado,
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y compartir los genes contribuye
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a que los Capuleto desarrollen
una resistencia contra los antibióticos.
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Así que los Montesco empiezan a hablar
para deshacerse de la otra familia
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liberando esta molécula.
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[Coordinemos un ataque]
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Y entonces todos responden al unísono
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liberando un veneno que matará
a la otra familia.
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Los Capuleto responden
ordenando un contraataque.
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Este video es de bacterias reales que
luchan con orgánulos parecidos a espadas,
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en el que tratan de matarse
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literalmente apuñalándose y
rompiéndose unas a otras.
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La familia que gane esta batalla
se convertirá en la bacteria dominante.
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Así que, lo que puedo hacer es detectar
conversaciones bacterianas
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que conducen a distintas
conductas colectivas
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como la batalla que vieron.
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Y lo que yo hice fue espiar
las comunidades de bacterias
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dentro del cuerpo humano
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en pacientes de un hospital.
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Seguí a 62 pacientes en un experimento,
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donde analicé muestras de pacientes
sobre una infección en particular,
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sin saber los resultados de las pruebas
de diagnóstico tradicionales.
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Ahora bien, para
los diagnósticos de bacterias
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se esparce una muestra sobre una placa
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y si las bacterias en cinco días,
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se diagnostica al paciente como infectado.
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Cuando terminé el estudio y comparé
los resultados de la herramienta
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con la prueba de diagnóstico tradicional
y la prueba de validación,
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quedé sorprendida.
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Fue mucho más asombroso de
lo que nunca hubiera previsto.
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Pero antes de decir lo que
reveló la herramienta
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quisiera contarles sobre
una paciente específica a la que seguí:
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una niña.
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Tenía fibrosis cística,
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una enfermedad genética que
hacía que sus pulmones
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fueran susceptibles
a infecciones bacterianas.
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La niña no formaba parte
del ensayo clínico.
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La seguí porque yo sabía,
por su historia clínica,
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que nunca antes había
tenido una infección.
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Una vez al mes esta niña iba al hospital
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para expectorar una muestra
de esputo en un recipiente.
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Esta muestra se transfería
para un análisis bacteriano
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al laboratorio central,
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de modo que los médicos pudieran actuar
rápidamente si descubrían una infección.
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Y esto me permitía también a mí probar
sus muestras en mi dispositivo.
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Los primeros dos meses en los que medí
sus muestras, no había nada.
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Pero al tercer mes,
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descubrí algunas conversaciones
bacterianas en su muestra.
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Las bacterias estaban coordinándose
para dañar su tejido pulmonar.
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Pero los diagnósticos tradicionales
no mostraban ninguna bacteria.
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Lo medí nuevamente el mes siguiente,
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y pude ver que las conversaciones entre
las bacterias eran aún más agresivas.
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Los diagnósticos tradicionales
todavía no mostraban nada.
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Mi estudio terminó, pero
medio año después seguí su estado
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para ver si las bacterias que
solo yo conocía habían desaparecido
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sin intervención médica.
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No lo habían hecho.
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Ahora habían diagnosticado
a la niña con una infección aguda
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de bacterias mortales.
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Eran las mismas bacterias que
mi herramienta había descubierto antes.
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Y, a pesar de un tratamiento
fuerte con antibióticos,
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fue imposible erradicar la infección.
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Los médicos consideraron que no viviría
más allá de los 20 años.
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Cuando medí las muestras de esta niña
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mi herramienta aún estaba
en la etapa inicial.
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Ni siquiera sabía si mi método funcionaba,
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por lo que acordé con los médicos
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no decirles lo que reveló
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para no comprometer su tratamiento.
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Cuando vi estos resultados,
que no habían sido validados,
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no me atreví a decir nada
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porque tratar a los pacientes
sin una infección real
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también tiene consecuencias
negativas para ellos.
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Pero ahora sabemos más,
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y hay muchos niños y niñas
a los que todavía podemos salvar
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porque, lamentablemente,
esta situación ocurre muy a menudo.
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Los pacientes se infectan,
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las bacterias no aparecen en
la prueba de diagnóstico tradicional
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y, de pronto, la infección se desencadena
en el paciente con síntomas graves.
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Y en ese momento ya es muy tarde.
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El resultado sorprendente
sobre los 62 pacientes que seguí
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es que mi dispositivo captó
conversaciones bacterianas
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en más de la mitad de las muestras
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que habían sido diagnosticadas como
negativas por los métodos tradicionales.
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Más de la mitad de estos pacientes
se habían ido a casa pensando
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que no tenían infección,
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aunque en realidad eran portadores
de bacterias peligrosas.
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Dentro de estos pacientes
mal diagnosticados
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las bacterias se coordinaban
para lanzar un ataque sincronizado.
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Cuchicheaban unas con otras.
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Yo llamo "bacterias cuchicheadoras"
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a las bacterias que los métodos
tradicionales no pueden diagnosticar.
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Es la única herramienta de traducción
que puede captar esos cuchicheos.
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Creo que el tiempo durante el cual
las bacterias aún están cuchicheando
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es un período de oportunidad
para el tratamiento dirigido.
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Si la niña hubiera sido tratada
durante esta período,
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podría haber sido posible
matar a las bacterias
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en su estado inicial,
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antes de que la infección
se fuera de las manos.
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Mi experiencia con esta niña me hizo
decidir hacer todo lo posible
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por impulsar el uso de
esta tecnología en el hospital.
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Junto con los médicos
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trabajo para implementar
esta herramienta en las clínicas
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para diagnosticar
las infecciones tempranas.
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Aunque los médicos no saben todavía
cómo tratar a los pacientes
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durante la fase de cuchicheo,
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puede ayudarlos a vigilar de cerca
a los pacientes en riesgo.
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Podría ayudarlos a confirmar
si el tratamiento ha funcionado o no,
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y a responder preguntas sencillas:
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¿Está infectado el paciente?
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¿Y qué están haciendo las bacterias?
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hacen planes secretos
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y se envían información
confidencial entre sí.
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Pero no solo podemos captarlas
mientras cuchichean,
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también podemos aprender
su lenguaje secreto
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y volvernos cuchicheadores bacterianos.
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Y, como dirían las bacterias:
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"3-oxo-C12-aniline."
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["Fin"]
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German [de]
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